//给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 
//
// 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长
//度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。 
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// 示例 1： 
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//输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
//输出：2
//解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
// 
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// 示例 2： 
//
// 
//输入：target = 4, nums = [1,4,4]
//输出：1
// 
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// 示例 3： 
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// 
//输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
//输出：0
// 
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// 
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// 提示： 
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// 1 <= target <= 109 
// 1 <= nums.length <= 105 
// 1 <= nums[i] <= 105 
// 
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// 进阶： 
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// 如果你已经实现 O(n) 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 O(n log(n)) 时间复杂度的解法。 
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package com.cute.leetcode.editor.cn;
public class MinimumSizeSubarraySum {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new MinimumSizeSubarraySum().new Solution();
    }
    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        /**
         * 1.双重暴力检索方法
         *
         * 2.滑动窗口
         * count保存的是从index开始的前缀和，即窗口内所有元素的和
         * 如果count >= target的话就从index开始减，不断缩短窗口长度，直到count < target
         * 再开始新的一轮的增加和判断
         * 时间复杂度为N，空间复杂度为1
         */
        public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
            int min = Integer.MAX_VALUE;
            int count = 0;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                if (nums[i]>=target){//当前值 >= 目标值的话，直接返回1
                    return 1;
                } else{
                    count+=nums[i];
                    if (count>=target){//count是当前窗口元素和
                        while (count>=target){//缩短窗口距离
                            min = Math.min(min, i-index+1);
                            count -= nums[index++];
                        }
                    }
                }
            }
            return min == Integer.MAX_VALUE ? 0: min;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}